数字语音信号处理的应用价值及发展趋势
数字信号处理的应用领域和未来发展趋势
数字信号处理的应用领域和未来发展趋势数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是指对数字信号进行一系列算法处理的技术。
它广泛应用于各个领域，包括语音处理、图像处理、音频处理、视频编解码等。
未来，数字信号处理将持续发展，并在更多的领域得到应用。
下面将为你详细介绍数字信号处理的应用领域和未来发展趋势。
一、应用领域1. 通信领域：数字信号处理在通信领域中起着重要的作用，例如在调制解调、信号编解码、信道均衡等方面的应用。
它能够提高信号的传输质量和可靠性，提高通信系统的性能。
2. 语音处理领域：数字信号处理在语音处理领域中有广泛应用，如语音识别、语音合成、语音增强等。
通过对语音信号的数字信号处理，可以实现语音识别系统的准确性提高，语音合成系统的真实感增强等。
3. 图像处理领域：数字信号处理在图像处理领域中扮演重要角色。
它可以通过图像滤波、二值化等算法，对图像进行增强、去噪、边缘检测等处理，提高图像的质量和清晰度。
4. 音频处理领域：数字信号处理在音频处理方面有广泛应用，包括音频压缩、音频增强、音频降噪等。
通过数字信号处理算法，可以实现音频数据的压缩和处理，提高音频的质量和保真度。
5. 视频处理领域：数字信号处理在视频处理领域中也有重要应用。
例如视频编解码、视频压缩、视频增强等。
通过对视频信号的数字信号处理，可以实现视频数据的压缩，提高视频质量和传输效率。
二、未来发展趋势1. 智能化应用：未来，数字信号处理将更多应用于智能化设备中，如智能手机、智能音箱、智能家居等。
通过数字信号处理算法，可以实现智能设备的语音识别、语音合成、图像识别等功能，提升用户体验。
2. 网络化处理：随着互联网的普及，数字信号处理将更多应用于网络传输和处理中。
例如，在音视频通信、云存储、在线音乐等方面，数字信号处理可以提高数据的传输速度和质量。
3. 多媒体处理：未来，数字信号处理在多媒体处理方面将得到更多应用，如虚拟现实、增强现实等。
语音信号处理技术在智能语音交互系统中的应用
语音信号处理技术在智能语音交互系统中的应用随着人工智能技术的逐渐成熟，语音交互也成为了人们生活中不可或缺的一部分。
智能语音交互系统以其普及、高效和便利的特点，逐渐渗透到各个领域中，并不断深化和拓展。
而语音信号处理技术的应用在智能语音交互系统中也越来越受到重视和关注。
一、语音信号处理技术的概述语音信号处理技术，指的是利用数字信号处理和机器学习等方法，对人类语音信号进行分析、处理和优化的技术。
它可以从语音中提取出各种特征信息，比如说声音的频率、声音的强度、人语言的节奏等等，从而实现智能语音交互系统的设计和优化。
语音信号处理技术的基本流程包括：语音信号采集、语音信号预处理、特征提取、模型训练和模型评估等。
其中，语音信号采集是指通过语音采集设备获取人类语音信号，预处理是为了提高语音信号的质量，包括降噪、滤波等等，特征提取是从语音信号中提取出有用的特征信息，比如语速、音高等等，模型训练是训练模型以实现预测和分类，模型评估是评估模型的性能和精度。
二、语音信号处理技术在智能语音交互系统中的应用1. 语音识别语音识别是智能语音交互系统中最常见的应用之一。
其主要功能是将人类语音信号转化为相应的文本格式，从而实现人机交互。
语音识别技术会根据语音信号的频率、强度、语速等特征信息进行分析，并将其匹配到相应的文本词汇库中，最终输出相应的识别结果。
语音识别技术的精度对智能语音交互系统至关重要。
当前最先进的语音识别技术，可以达到超过95%的语音识别准确率。
未来，随着深度学习和神经网络等技术的不断发展和应用，语音识别技术的精度还将不断提高。
2. 语音合成语音合成是指将文字信息转化为人类语音信号的技术。
其主要功能是将文本转化为语音信号，以实现人机交互。
语音合成技术将文本转化为对应的音频波形，并根据音高、语速、语调等特征信息进行调整，从而实现人类语音信号。
目前的语音合成技术主要分为物理建模和统计建模两种方法。
物理建模是指根据声音物理特征建立模型，通过数学方法模拟声门、喉头、半音等产生声音的机制。
音视频信号处理技术的新发展及应用前景
音视频信号处理技术的新发展及应用前景在信息技术领域，音视频信号处理技术一直是一个备受关注的领域。
近年来，随着5G、云计算、人工智能等先进技术的迅速发展，音视频信号处理技术也迎来了新的发展突破和应用前景。
本文将从技术发展趋势、应用场景等方面展开论述。
一、技术发展趋势随着网络带宽的提升和计算能力的增强，音视频信号处理技术呈现出以下几个发展趋势：1.大规模、高效的音视频数据处理能力。
未来，音视频数据的规模将呈现出爆炸式增长，因此需要更高效、更稳定的数据处理能力。
2.低延时、高清晰度的音视频传输。
在5G时代，用户对于音视频服务的高清晰度和低延时有着更高的需求，这将为音视频处理技术的研究带来新的挑战。
3.基于机器学习的音视频信号处理。
在云计算和人工智能技术的支持下，基于机器学习的音视频信号处理将成为未来的发展方向。
二、应用场景声音和图像是人们交流中最基本的两个要素，因此音视频信号处理技术在生活中的应用场景也非常广泛。
以下是几个典型的应用场景：1.音视频通信。
包括在线视频聊天、远程视频会议、移动播放等。
2.媒体生产制作。
音视频信号处理技术被广泛应用于影视制作、广告制作、游戏制作、音乐制作等领域。
3.智能家居。
语音交互、视频监控、智能音响等都离不开音视频信号处理技术的支持。
4.医疗健康。
音视频信号处理技术可以被应用于医疗图像、病人生命体征等的数字化处理和传输。
三、新兴技术应用下面将分别对三个音视频信号处理新兴技术的应用进行简单介绍：1、VR/AR技术虚拟现实和增强现实技术是在透明显示器、感应器等技术支持下实现的。
在VR/AR系统中，用户需要接收虚拟现实图像/视频信号，进行图像/视频处理和呈现，再通过听觉、触觉等手段与虚拟世界进行交互。
因此，音视频信号处理成为了VR/AR技术发展过程中的重要组成部分。
2、AI技术基于机器学习的音视频信号处理技术涵盖了音频特征提取、时域/频域分析、语音识别、音乐生成、噪声消除等领域。
声音信号处理技术及其在通信中的应用
声音信号处理技术及其在通信中的应用随着科技的不断发展，人们对通信方式的要求越来越高，传统的通信方式在某些方面已经无法满足人们的需求。
声音信号处理技术的应用为通信行业提供了机会，使通信变得更快、更可靠。
一、声音信号处理技术的概念与应用声音信号处理技术是指利用数字信号处理方法对声音信息进行处理的技术。
它可以清晰地捕捉声音信号，预处理和增强声音，从而使信息传输更加可靠。
声音信号处理技术应用广泛，例如在手机通信、语音识别、语音合成等方面，都充分发挥了声音信号处理技术的优势。
其中，手机通信是最为常见的应用领域之一。
二、手机通信中的声音信号处理技术的作用和发展在手机通信中，声音信号处理技术可以基于信号的特性提高语音识别和声音质量，使人们更好地进行语音通信。
目前，OCR(正则句法分析)和关键字检索的应用已经较为完善，但语音质量依然是现有技术中比较薄弱的方面之一。
为了解决这一问题，人们在技术实现上加入了一些附加的算法，如去噪算法和降噪算法，来处理语音信号，从而保证通信质量的稳定。
随着手机通信增加了更多的增值业务，如多人视频通话和在线语音播放等，对语音质量提供的要求变得越来越高。
一些新的技术正在试验中，以期实现更高水平的语音信号处理，如通过机器学习和深度学习算法来提升语音质量，渐进式的信号过滤技术和弹性音量调整技术也是一个方面，以及智能语音播放技术，通过语音信号处理技术，让播放效果更加真实自然。
三、未来声音信号处理技术的发展趋势和应用前景未来，语音信号处理技术将取得更多的突破性进展，基于已有的音频和语音处理技术，将发展一些基于声音知觉的技术，以期实现听觉生成，解决语音物理信号处理中存在的一些问题。
这些技术一旦被实现，就具有广泛的应用前景，可以应用于通信行业、家庭娱乐、医疗保健等领域，满足现代人需求不断增长的生活质量。
除此之外，语音识别和语音合成技术的发展，也为自动化产业的发展提供了更加广阔的空间。
虽然这两种技术本身就是相对成熟的技术，但它们结合了今后几年中的机器学习、云计算、人工智能等技术，将意义颇为重大。
语音信号处理技术的发展和应用
语音信号处理技术的发展和应用近年来，随着信息技术的飞速发展和人工智能的逐渐普及，语音信号处理技术也得到了越来越多的关注和应用。
这种技术通过获取、分析、转换语音信号的形式和内容，从而实现语音识别、自然语言处理、语音合成等多种应用。
本文将着重探讨语音信号处理技术的发展和应用，以及它们对人类生产和生活的影响。
一、语音信号处理技术的发展历程语音信号处理技术的发展可以追溯到上世纪50年代末期。
这个时期，人们开始尝试使用计算机技术进行语音信号的数字化处理，主要是通过采样和量化，将模拟语音信号转化为数字信号。
随着计算机处理速度的提高和存储容量的扩大，语音信号处理技术不断发展壮大。
70年代，出现了语音信号压缩和编码等新技术，为语音通信的发展打下了基础。
90年代至21世纪初期，随着数字信号处理技术和机器学习理论的迅速发展，语音信号处理技术得以快速发展，成为现代信息处理技术中的重要组成部分。
二、语音信号处理技术的应用语音信号处理技术在现代社会的应用越来越广泛。
下面列举一些重要场景。
1、语音识别语音识别技术是语音信号处理的重要应用之一，它使得人们可以使用语音命令来控制电子设备或操纵计算机。
现在，语音助手，如Siri，Google语音助手，是人们日常生活中的常见应用场景。
此外，语音识别技术还被广泛应用于自动翻译、语音搜索、汽车语音控制等领域。
2、语音合成语音合成技术是将文字或符号转换为可听的语音信号的技术。
语音合成技术可以通过生成自然而流畅的音频来使得人与计算机之间的交流更为自然。
例如，智能电子书、电子邮件读取和语音助手等应用中，语音合成技术可以为用户提供更为人性化的体验。
3、语音增强在现实生活中，语音信号常常受到环境中的干扰或噪音所影响，使得人们难以清晰听取和理解他人的话语。
语音增强技术可以通过去噪、增强语音信号中的人声成分、压缩动态范围等手段，提高语音信号的质量和清晰度，从而改善人们的听觉体验。
例如，手机通话中的降噪技术就是语音增强技术在实际情景下的应用。
数字语音信号处理技术研究
数字语音信号处理技术研究数字语音信号处理技术是现代通信领域中非常重要的一项技术。
它是基于数字信号处理理论和技术的，将原始模拟信号转化成数字信号，并通过一系列算法对数字信号进行处理和压缩，以实现高效、高质量的语音通信。
本文着重探讨数字语音信号处理技术的原理、应用和发展前景。
一、数字语音信号处理技术的原理数字语音信号处理技术是基于数字信号处理理论和算法的，它的核心是将模拟语音信号转换成数字信号，从而实现数字信号的处理和传输。
数字语音信号处理技术的流程包括：1、模拟信号采样和量化。
模拟信号的采样是指按照一定时间间隔对信号进行采样，将连续的模拟信号离散化为数字信号。
量化是指根据采样的幅值范围和精度将数字信号进行离散化。
2、数字信号编码。
将离散化后的数字信号进行编码，以减少数据传输时所需的带宽。
3、数字信号处理。
数字信号处理是指对数字信号进行滤波、信号增强、语音降噪等处理，以提高通信质量和信噪比。
4、数字信号解码和重构。
将经过编码和处理的数字信号解码成原始信号，实现语音的解码和重构。
二、数字语音信号处理技术的应用数字语音信号处理技术广泛应用于现代通信领域中。
具体应用包括：1、手机通信。
手机通信是数字语音信号处理技术的主要应用之一。
通过数字信号处理技术，可以实现高清晰度、低噪声、高保真的语音通信。
2、电话会议。
数字语音信号处理技术允许多方参与电话会议，同时支持音视频会议和数据会议。
3、语音识别。
数字语音信号处理技术为语音识别提供了技术基础。
通过数字信号的声音分析和处理，可以实现自然语言的文本转换，并为语音识别系统提供更准确的语音识别。
三、数字语音信号处理技术的发展前景数字语音信号处理技术将在未来得到更广泛的应用。
随着移动通信、互联网和无线通信等技术的普及和发展，数字语音信号处理技术也将在未来得到更广泛的应用。
同时，人工智能、自然语言处理等技术的不断发展，也将进一步推动数字语音信号处理技术的发展。
数字语音处理技术将逐渐向智能语音处理技术和自然语言处理技术发展，为人类创造更多的便利和价值。
语音信号处理技术及其应用
语音信号处理技术及其应用随着数字化的发展，语音信号处理技术得到了广泛的应用。
语音信号处理技术是指通过计算机算法对语音信号进行分析、识别、合成、增强等处理，以实现更优质的语音通讯。
它适用于语音识别、语音合成、音频处理等多个领域。
本文将从技术原理、应用场景和未来发展等方面介绍语音信号处理技术及其应用。
一、技术原理语音信号处理技术的核心是数字信号处理（DSP）以及人工智能技术的运用。
这是通过将语音信号转换成数字信号，并使用数学运算对其进行分析和处理。
数字化的语音信号可以进行复杂的算法运算，例如用人工神经网络的神经元进行模拟，使用深度学习对语音特征进行自动抽取和分类。
在数字转换过程中，语音信号的采样率和量化精度是至关重要的因素。
采样率是指在时间轴上每秒对信号进行采样的次数，量化精度是信号采样后，将信号按照离散级别进行编码所用的量化位数。
一般来说，采样率越高和量化精度越高，语音信号精度越高，但对存储和计算机性能的要求也更高。
二、应用场景语音信号处理技术已经在多个领域广泛应用。
以下是一些主要的应用场景。
1、语音识别语音识别是一种将语音信号转换成文字信息的技术。
它可以应用于语音输入、语音控制和语音翻译等场景。
其核心是通过语音信号分析，确定语音信号中的语音特征，并将特征与预先定义好的语音模型进行匹配，从而确定最终的文本。
2、语音合成语音合成技术可以将文本信息转化为语音信号，实现对多种语音输出的合成。
这个技术可以应用于机器人、语音广告、智能音箱等领域。
3、音频处理音频处理技术是指将语音信号的音调、音色、消噪等进行处理，以增强音质。
这个技术可以应用于音频处理软件、音频设备、通信设备、安全监控等领域。
三、未来展望随着人工智能技术的快速发展，语音信号处理技术将有更广阔的应用前景。
大量的数据可用于改进语音识别和语音合成算法。
随着物联网的普及，许多设备和智能家居将应用语音识别和语音合成技术，方便人们的生活。
此外，语音信号处理技术还可以应用于语音情感识别、语音指纹识别等领域。
语音信号处理技术与应用
语音信号处理技术与应用随着科技的迅猛发展，语音信号处理技术及其广泛的应用正在成为当今社会中的热门话题。
语音信号处理技术作为一门涉及声音采集、分析、合成和识别的学科，其应用领域涵盖了语音识别、语音合成、音频编解码、语音增强等众多领域。
本文将通过对语音信号处理技术及其应用的探讨，展示其在人工智能、通信、音频处理等领域中的重要作用。
一、语音信号的基本特性语音信号是人类用声音进行交流的一种形式，具有许多独特的特性。
首先，语音信号具有时域特性，即声音的频率和振幅随时间的变化而变化。
其次，语音信号具有频域特性，即声音包含了多个频率的成分。
此外，语音信号还具有声学特性，包括共振峰、谐波周期等。
二、语音信号处理技术的基本原理1. 语音信号的采集和前处理语音信号的采集是通过麦克风等设备将声音转换为电信号。
在采集之前，还需要对语音信号进行预处理，包括去除噪声、增强信号强度等步骤。
2. 语音信号的特征提取语音信号的特征提取是将语音信号转换为易于分析和处理的形式。
其中常用的特征包括短时能量、过零率、梅尔频率倒谱系数等。
这些特征可以用于语音识别、语音合成等应用。
3. 语音信号的压缩和编解码语音信号的压缩是为了在有限的存储空间中保存尽可能多的语音信息，以便传输和存储。
常用的压缩算法有线性预测编码、矢量量化等。
压缩后的语音信号需要进行解码才能恢复为原始信号。
4. 语音信号的合成语音合成是将文本转换为语音的过程。
它可以根据特定的语音合成模型生成与输入文本相对应的声音。
常见的语音合成方法包括基于规则的合成、拼接合成和统计合成等。
5. 语音信号的识别语音识别是将语音信号转换为文本的过程。
它通过将输入信号与预先建立的模型进行匹配，识别出输入语音的文本内容。
语音识别在智能助手、语音搜索等应用中被广泛使用。
三、语音信号处理技术的应用领域1. 人机交互语音信号处理技术在人机交互领域中发挥着重要作用。
通过语音识别和语音合成技术，人们可以通过语音与智能设备进行交互，实现语音命令识别、语音导航等功能。
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数字语音信号处理的应用价值及发展趋势姓名：宁闯学号：201005107众所周知，语音在人类社会中起了非常重要的作用。
在现代信息社会中，小至人们的日常生活，大到国家大事、世界新闻、社会舆论和各种重要会议，都离不开语言和文字。
近年来，普通电话、移动电话和互联网已经普及到家庭。
在这些先进的工具中，语音信号处理中的语音编码和语音合成就有很大贡献。
再进一步，可以预料到的口呼打字机(又称听写机，它能把语音转换为文字)、语音翻译机(例如输入为汉语，输出为英语，或者相反)，已经不是梦想而是提到日程上的研究工作了。
20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理方法和算法,如数字滤波器、快速傅里叶变换(FFT)是语音数字信号处理的理论和技术基础。
而70年代初期产生的线性预测编．码(LPC)算法,为语音信号的数字处理提供了一个强有力的工具。
语音信号的编码和压缩是语音信号处理的主要内容。
语音信号处理在通信、语音识别与合成、自然语言理解、多媒体数据库以及互联网等多个领域有广泛的应用,同时它对于理解音频类等一般的声音媒体的特点也有很大的帮助。
对于移动通信来说,最多的信息是语音信号,语音编码的技术在数字移动通信中具有相当关键的作用,高质量低速率的语音编码技术是数字移动网的永远的追求。
所谓语音编码是信源编码,它是将模拟语音信号变成数字信号以便在信道中传输。
除了通信带宽的要求外,计算机存储容量的限制也要求对语音信号进行压缩,以满足海量数据情况下进行实时或准实时计算机处理的目的。
1语音信号处理的关键技术语音信号处理的理论基础就是一般的数字信号处理理论,它的主要研究内容是语音编码和语音压缩技术。
考虑到人对听觉媒体的感应特点,研究语音信号处理必须与声音心理学联系起来。
因此这里我们把声音心理学也列为语音信号处理的关键技术之一。
(1)声音心理学声音的物理属性和心理属性既有联系也有区别。
声音有两个最明显的量纲,即响度和音调,其它还有音色、谐和、不谐和和乐音等等。
物理属性主要有强度和频率。
声音的正弦波的强度增加,声的响度也增加;频率增加,音调则增高。
但这些关系不是线性的,且是耦合的,如频率的变化既影响响度也影响音调。
其数量上的关系可以用等响曲线等来描述。
但更精确。
关系复杂,难以建立量化模型。
如即使想从客观上给出声音失真度的度量都很困难。
人的大脑处理听觉信息还有一些特性,产生了一些客观存在的效应,如屏蔽效应。
声的响度不仅取决于自身的强度和频率,而且也依同时出现的其它声音而定。
各种声音可以互相掩蔽,一种声音的出现可能使得另一种声音难于听清。
它分为听觉屏蔽、频谱屏蔽和瞬态屏蔽。
频谱屏蔽是高电平音调使附近频率的低电平声音不能被人耳听到。
声音的屏蔽特性可以用于声音特别是语音信号的压缩。
(2)语音编码语音编码分为三类:波形编码、参量编码和混合编码。
波形编码是将时域信号直接变换为数字代码,其目的是尽可能精确地再现原来的话音波形。
自适应量化、自适应比特分配和矢量量化等等。
2在语音识别与合成中的应用语音识别的研究是从20世纪50年代开始的,但直到60年代中期才取得了实质性进展,其重要标志就是日本学者Itakura将动态规划算法用于解决语音识别中语速多变的难题,提出了动态时间收缩算法(DTW:Dy2namicTimeWarping)。
其基本思想是:在训练阶段从词汇表中通过语音信号处理技术提出每个词的特征向量(时域特征、频域特征、尺度特征及联合分布特征),作为标准模板存入模板库中。
在识别阶段,将输入语音的特征向量依次与模板库中的各个标准模板进行比较,计算类似度,将类似度最高的标准模板所对应的词汇输出。
在这里和一般的模式识别不一样,存在几个问题:说话者语速不一致的问题;大词汇表的问题导致计算量大的问题;协同发音的问题(即同一音素的发音随上下文不同而变化);对于非特定人语音识别,还有一个语音多变性的困难。
语音识别的这些问题,除了在优化算法上应有所突破外,一个最根本的问题是语音特征量的提取问题。
目前能够用于模板匹配的特征向量还不能达到少而精的要求。
．能够反映特定人和非特定人在语速变化下的不变特征量、在连续语音识别中的协同发音不变量等特征量还有待进一步的研究。
这些工作的进展依赖于语音信号处理技术及一般的信号处理技术的突破。
语音合成技术就是所谓“会说话的机器”。
它可分为三类:波形编码合成、参数式合成和规则合成。
波形编码合成以语句、短语、词或音节为合成单元。
合成单元的语音信号被录取后直接进行数字编码,经数据压缩组成一个合成语音库。
重放时根据待输出的信息,在语音库中取出相应的合成单元的波形数据,将它们连接在一起,经解码还原成语音。
参数式合成以音节或音素为合成单元。
首先对所有待合成单元的语音进行分析,提取有关语音参数,将其编码后组成合成语音库。
输出时根据待合成的语音信息从语音库中取出相应的合成参数,经编辑和连接,顺序送入语音合成器。
语音合成器在合成参数的控制下,重新还原语音波形。
规则合成则是通过语音学规则产生语音。
3多媒体数据库中的语音数据检索所谓基于内容检索就是从语音媒体数据中提取出特定的信息线索,然后根据这些线索从大量存储在数据库中的语音媒体中进行查找,检索出具有相似特征的语音数据。
语音的音调、含义等是难以用符号化方法描述的信息线索。
人能够理解语音的含义,但要利用这些语义线索对语音数据库进行检索就不得不在建立数据库时就事先输入并与媒体数据一起存储对应的字符信息,对这些语音的语义进行描述。
在检索时,由人把这些语义再转换为相应的字符,根据字符的匹配查找相应的媒体息。
很显然,这个转换过程妨碍了有效地交互,被称为“转换障碍”,很难满足用户的各种需求。
对设计者来说,给语音数据赋予能够表示全部语义特征的关键词也非常困难,这与个人的经验、知识和对语音信息的理解程度相关,而且也并不是所有对象的所有特征都能用字符来描述。
基于内容检索就是要从媒体中直接地提取媒体的语义线索,根据这些语义线索进行检索。
这就把检索过程与语义的提取直接地联系到了一起,使得检索过程更加有效和适应性更强。
基于内容的语音检索是一种集成综合技术,不仅要确定是否能够找到,而且还要确定相应的输入输出方法、存储方法、媒体间的组织方法等。
它建立新的媒体数据表示方法和数据模型,采用有效和可靠的查询处理算法,使用户可以在智能化的查询接口的辅助下完成查询检索工作。
基于内容的语音检索技术一般用于多媒体数据库中,也可以单独的建立应用系统,如语音库系统。
该检索系统一般包括:插入系统,特征提取子系统,数据库,查询子系统。
其中特征提取子系统其基本原理在时间轴上对模拟话音按一定的速率抽样,然后将幅度样本分层量化并用代码表示。
对于比特速率较高的编码信号,波形编码技术能够提供相当好的话音质量,但对于低速率语音编码信号波形编码的话音质量显著下降。
参量编码是将信源信号在频率域或其它正交变换域提取特征参量,并将其变换为数字代码进行传输。
它是以发音机制的模型作为基础,用一套模拟声带频谱特性的滤波器系数和若干声源参数来描述这个编码。
这种编码技术能实现低速率语音编码。
下面将要重点介绍的线性预测编码(LPC)和它的各种改进型都属于参量编码。
混合编码是近年来提出的,它将波形编码和参量编码结合起来,力图保持波形编码的高质量和参量编码的低速率的优点。
它既包括若干语音特征参量又包括部分波形编码信息。
LPCC如果声道特性H(Z)用式(14)所示的全极点模型表示，有??????11pnnnSzHzIzaz??????式中，S(z)和I(z)分别为语音信号ns和激励源ni的Z变换。
对人的听觉来说，浊音是最重要的语音信号。
对于浊音，模型的激励信号源e(n)是以基音周期重复的单位脉冲，此时有??1Iz?。
可得．ns的Z变换S(z)为??111pnnnSzaz?????（17）式中， ??1,2,,iip??为P阶线性预测系数。
根据倒谱的定义，对具有最小相位特征的语音信号ns，有????1lnnnnSzCzcz??????（18）式中，nc为语音信号的倒谱。
将式(16)代入式(17)，并对两边1z?求导，得11 1 1 ,1 n n n k n k k c a k c a a c n p n ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（19）根据上式即可由线性预测系数通过递推得到倒谱系数，将这样得到的倒谱称为线性预测倒谱系数(2)语音数据压缩技术要实现低速率、高质量和少容量的语音编码,必须采用信息压缩技术。
语音信息压缩技术可分为两类:波形处理技术和量化技术。
波形处理技术的目标是削减语音波形的冗余度,包括线性预测分析、频带分割、正交变换和分析合成等。
量化技术的目标是在幅度量化上实现优化。
媒体的内容语义是基于内容检索的基础,与任务有关也与领域有关。
基于内容的检索应该阶段完成,第一阶段先用无领域知识的方法缩小检索空间,第二阶段再逐步利用领域知识进行更细致的查找和匹配。
声音的内容检索包括特定模式的查找,特定词、短语、音乐旋律和特定声音的查找等。
早期的研究更多的是致力于语音内容的识别。
但对数据库来说查找非语音信号可能会更有效,例如讲话人的性别,声音的间隔,特殊的背景于前景声的组合等。
由于声音常常伴随其它媒体存在,寻找这些特征有利于对其它媒体的检索。
例如,在足球比赛时,一阵大声的喧哗可能意味着进了球,只要能够检索出这段声音,对视频的索引也就可以基本确定。
特征匹配是基于内容检索最关键的部分。
预加重DFT、FFTLogMEL频率滤波器组DCT求倒谱从上述论述可以知道,基于内容的语音检索中的关键技术是语音特征的提取。
建立分层的语音特征表示将有利于特征提取,同时也便于不同层次的语音信息的检索与新的信息发现。
现代数字信号处理的进步都能在语音信号处理技术中得到应用。
语音信号是最能体现信号非线性的一个领域。
现代数字信号处理的一个主要发展趋势是对非线性、非平稳信号的研究。
因此,循环平稳信号分析、多谱分析和时频尺度理论对于语音信号的表示,关键特征的捕．捉有很重要的应用前景。
在此基础上,结合语音语义理论的研究,开展多层次的语音信号的表示将对语音信号的应用有重要价值。
目前，语音理解技术开始使计算机丢掉了键盘和鼠标，人们对语音理解的研究重点正拓展到特定应用领域的自然语音理解上。
一些基于口语识别、语音合成和机器翻译的专用性系统开始出现，如信息发布系统、语音应答系统、会议同声翻译系统、多语种口语互译系统等等，正受到各方面越来越多的关注。
这些系统可以按照人类的自然语音指令完成有关的任务，提供必要的信息服务，实现交互式语音反馈。
语音是语言的声学表现形式，是最符合人类自然习惯的一种人际信息传播方式，具有便捷性、高效性、随机性、交互性等显著特点，是实现人机交互的一种重要通信方式。